香港服务器redis慢（香港服务器速度慢）

本篇文章给大家谈谈香港服务器redis慢，以及香港服务器速度慢对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、redis读写瓶颈
• 2、Redis为什么会那么快？
• 3、如何解决redis高并发客户端频繁time out
• 4、java连接redis超时问题怎么解决
• 5、Redis-代理（解决redis压力）

redis读写瓶颈

从你这个描述来看，写性能确实不太正常。

我有一种方法可以用来看一下你这50000条数据是不是超过了默认的maxmemory值：

统计一下10000条数据大约占的内存值，估计5W条记录的大约内存值，然后再看一下你的VM是否开启。这样做是因为超过了指定的内存同时没开启vm时，有可能会导致进程挂掉。

你既然使用了默认配置，你还可以看一下日志里是不是会有崩溃记录。也可以根据记录找一下其他的原因。

你用的是hash结构的话，可以调整一下hash-zipmap-max-entries这个参数。一般这个参数在1000的时候性能是比较高的。超过1000以后CPU就上来了。默认是512.

Redis为什么会那么快？

最近学习了一下Redis写一篇文章来总结一下学习成果，学习的方式主要是看书，看的是Redis 5设计与源码分析；想系统学习的同学，可以好好看看很推荐这本书，那么，为什么标题选择Redis为什么会那么快？因为，我在学习的过程中，感受到Redis的精髓就是快，为了快这个属性，它有了很多自己特殊设计及实现；

Redis快，我主要是基于三大部分的理解

下面分别对这2,3部分进行展开：

首先，先要知道Redis工作线程是单线程的，但是，整个Redis来说，是多线程的；

Redis事件处理 :

Redis 服务器是典型的事件驱动程序，而事件又分为文件事件(socket 的可读可写事件)与时间事件(定时任务)两大类。已经注册的文件事件存储在event[]数组中， 时间事件形成链表；Redis 底层可以使用4中I/O多路复用模型（kqueue、epoll、select等）根据操作系统的不同选择不同， 关于，多路复用模型相关内容可以查看我的另一篇文章 操作系统IO进化史 所以，epoll本身就效率很高了；但是，随着我们网卡的不断升级，在Redis 6.0之后的版本中，对IO的处理变成了多线程；

为什么对IO的处理变成了多线程能提高速度？

下面是Redis6.0之前的情况：

如果到了Redis6.0之后：

所以，这也是Redis快的一个主要原因；

由于，Redis中设计的话，主要分为底层设计结构以及一些相应的功能，所以，特定将其分为2部分来进行讲解；

Redis底层数据结构有简单动态字符串，跳跃表，压缩列表，字典，整数集合；针对，简单动态字符串，压缩列表，主要是考虑到节约内存；像跳跃表，字典，主要是考虑到查询速度，整数集合即考虑到了空间又考虑到了时间；其实像字典中的渐进式rehash，以及间断key查找，都是考虑到了节约时间；具体的内容可以查看我的另一篇文章， Redis底层数据结构

具体细节可查看官网

优点：最多有25%的过期key存在内存中，这种方法会比轮询更加省时间；就是稍微牺牲内存，来保证 redis的性能，就是快； 还是以空间换时间的思想；

注意 ：个人觉得这里和 缓存雪崩 还能建立其联系，如果，一个大型的redis实例中所有的key在同一时间过期了，那么，redis会持续扫描keys 因为，一直大于25%；虽然，这是有扫描时间的上限的25ms;这个时候，刚好客户端请求过来了，如果，客户端将超时时间设置的比较短，比如说10ms，那么就会出现大量链接因为超时而关闭，业务端也会出现很多异常。（客户端超时时间，如果说设置得太小，那么容易导致访问redis失败，如果，设置太大，那么，在redis异常的时候，不容易及时作出切换；一般是通过网络延迟和redis慢日志来进行查看的）

redis的特点是快，它虽然有事务，但是，它是没有回滚的，事务的功能是不够完善的； 回滚：代表失败时，回滚到事务开始的时刻；

redis 是单线程的 如果，有多个客户端，一个客户端的事务 并不会阻塞到其他客户端； 客户端1 发送 开启事务的标记 客户端2 也开启事务 。随着时间发展；2又连续发了一些命令 1 也发了一些命令； 这时候，会先看谁的执行指令先到； 假设 2 先到达，这个时候，先执行2 的相关数据，在执行1相关的命令； 如果 1 先到达，这个时候，先执行1 的相关命令，再执行2；

事务失败处理

这个时候，会发现报错那条语句不执行，剩下的语句都会进行执行；也没有发生了回滚；

证明 ：redis是不支持事务回滚的。在运行期错误，即使事务中有某条/某些命令执行失败了，事务队列中的其他命令仍然会继续执行 -- Redis 不会停止执行事务中的命令；

为什么Redis 不支持事务回滚？

总结 ：Redis为了快，而不支持事务回滚；

在redis中，有两个东西 第一个为RDB ， 第二个为AOF RDB为快照/副本相关内容， AOF为日志相关的内容；

RDB的特点 ：1.需要时点性 （比如说：我有1G的内存，需要持久化到硬盘，比如说：一个小时持久化一次。那么，假设在8点，就需要进行持久化）

如何实现RDB持久化呢？

方法一：阻塞Redis ，Redis不再对外提供服务了，但是，这种方式是需要阻塞的，很显然，如果，这个持久化需要花费1s，那么，这个时候，Redis 不能被客户端进行使用；

方法二：非阻塞 Redis继续对外提供服务；

但是，这个时候会出现一个问题；比如说：8点开始RDB持久化，8点零1秒才持久化完，问题就来了：持久化的数据是8点的还是8点零1秒的呢？很显然，是8点的；那么，在8点到8点零1秒这个过程中，数据是会发生改变的，那么， 怎么解决这个数据不一致的问题呢？ 比如说：8点的时候，b = 10 到 8点零1秒的时候，b =20;

为了解决这个读写并存 使用CopyOnWrite 的思想来进行实现；

就是，在操作系统中，先使用fork() 创建子线程来复制一份副本（注意：这里拷贝的是指针，所以，速度会很快）然后，这个副本，就保持在8点不变了。然后，复制的时候，就复制这份副本就行了，对数据增删改查就在父进程中更改。

但是，因为父子进程都指向的是同一个内存，所以，不能在这个内存中改，比如说：不能在原来key 8 中进行更改，比如说要改key = 10 那么，就得在内存中，再创建一块区域，然后，让父进程中指针指向新的key ,这样两个进程就不会相互影响了。

这里也验证了Redis是多线程的；

具体实现：

RDB的缺点

RDB的优点 ：恢复数据的速度相对较快；

Redis内存大小选择 进程一般使用10G以内，因为从内存到磁盘持久化这个过程，如果说，10G需要写的时间比较久，那么，如何解决呢？1. 减少内存 2. 硬盘选择固态硬盘；

针对RDB容易丢失数据的问题，提出了AOF持久化机制

AOF : append on File 向文件中，进行追加；redis发生写操作时，会记录到文件中；

优点 ：1.丢失的数据比较少

背景 ：RDB和AOF可以同时开启，如果，开启了AOF只会用AOF来进行恢复，即便RDB也开启了，也不会使用它；因为，AOF的修复比较准确；但是，AOF是比较慢的，所以，在4.0以后，AOF就包含了RDB全量，和增加的新的写操作。这样来提高速度；

缺点 ：由于，AOF是增加的方式，所以，如果一直增加的话，就会有 1.体量无限变大 2.恢复慢 的缺点；为了解决这个问题，需要设计出一个方案让日志AOF足够小；这个，就有了 重写 的方案；4.0之前，重写方案是将AOF进行瘦身，比如说：把创建key和删除key的命令进行抵消删除；4.0之后，就采用 混合持久化 比如说：我这个AOF已经到了100M文件了，这个时候，我先将老的数据变成RDB文件（二进制文件）然后，再存储到AOF中，再将增量以指令的方式Append 到AOF。所以，是一个混合体；这里的AOF日志不再是全量的日志，而是持久化开始到持久化结束这段时间的增量AOF日志通常很小；那么，它这么改变的 优点 是：在Redis重启时，可以先加载RDB的内容，在加载增量AOF日志，完全替代AOF全量日志重放，重启的效率将大幅度提升； 每次一重写完，就会变成RDB ；

脏数据刷入时机 ：AOF日志是以文件形式存在的，当程序对AOF日志进行写操作时， 实际上是先将数据写到一个内存缓存中，然后，让内存再把脏数据写回到磁盘中 那么，什么时候写呢？如果，还没来的及写就宕机了，那么可能会出现日志丢失；这时候有三个级别可以调；

no : 不调用fsync 等到它满了再进行调用（fsync 可以将指定文件的内容，强制从内核缓存刷到磁盘） 一般生产环境不用

always :每写了一个数据，就调用一次fsync 一般生产环境不用

everysec: redis每一秒调用一次flush

一般Redis 的主节点不会进行持久化操作，持久化操作主要是在从节点中进行。因为，没有来自客户端请求的压力；

上面是Redis持久化的两种方式 由于，持久化过程需要花费的时间是比较多的，所以，一般由从节点来进行持久化操作； 主服务器发现需要执行完整重同步时，会fork子进程执行RDB持久化，并将持久化数据发送给从服务器。这时候，有两种选择 1. 直接通过Socket发送给从服务器(从服务器支持eof)，2. 持久化数据到本地文件，待持久化完毕后再将该文件发送给从服务器。 默认第二种，具体情况是根据同步信息确定；但是，第一种效率会更高，速度会更快；

总结 ：为了Redis快的特性，Redis在持久化的时候，使用fork()函数，新开线程来执行；同时，如果主从服务器的话，还提供了psync2来进行部分重同步；eof功能；

redis的特点就是快，在系统设计的方方面面都体现了这个快的特性；这是我自己在学习Redis相关知识时，了解到的内容，做个记录。如果，有偏差欢迎读者进行指正!

如何解决redis高并发客户端频繁time out

可以把你应用的部署环境描述下，使用什么样的客户端，长连接还是短连接，redis是单机环境还是集群环境，redis是否配置了持久化，什么样的持久化方式，还有就是redis服务器的硬件设施，把这些描述清楚然后再分析原因。

java连接redis超时问题怎么解决

应该是redis本身的服务有问题了

本文所针对的连接超时问题所涉及的相关元素如下:

Redis客户端: Jedis (java)

Redis版本 :2.8.12

Redis部署操作系统类型:Linux

正文开始:

No 1.Redis执行大命令(时间复杂度为O(N)的命令)

问题剖析:

a.Redis服务器端通过单线程处理命令,一旦有大命令被执行,Redis将无法及时响应来自客户端的任何命令

关于Redis大命令的监控,可以查看slowlog来观察

b.在使用jedis作为redis客户端时,当redis连接池的配置参数testOnBorrow=true时,默认会在获取redis连接

时,先执行redis的ping方法,而基于原因a,此时redis将无法及时响应,自然会报出time out异常

如何解决:

a.尽量避免使用时间复杂度为O(N)的命令

b.如果无法避免使用时间复杂度为O(N)的命令,则应降低其使用频率,避免在业务高峰期时使用

No 2.Redis单次操作数据包过大

问题分析

a.单次操作数据包过大,且操作频繁,极有可能会导致网络拥堵

b.在使用jedis作为redis客户端时,当redis连接池的配置参数testOnBorrow=true时,默认会在获取redis连接

时,先执行redis的ping方法,而基于原因a,此时redis将无法及时响应,自然会报出time out异常

如何解决:

a.排查代码,确定是否存在大数据(数据条目过多/单条数据过大)操作,将其进行改造,改造方案有两个:

a1.数据拆分,变更数据类型(常见的情况是将java中的collection类型序列化后存入redis的String数据

类型中),如将String数据类型调整为hash/list/set等,这常用于解决单条数据量过大的情况

a2.调整业务逻辑,减少单次数据查询范围(常见的情况如将redis中的整个hash数据取回,在应用程序内存中获取需要的entry),如使用hget等单条查询命令替换hgetall命令

Redis-代理（解决redis压力）

如果没有反向代理，一台Redis客户端需要跟很多个客户端连接：

看着是不是很懵逼？没关系，主要连接需要消耗线程资源，没有代理的话，Redis要将很大一部分的资源用在与客户端建立连接上，Redis的高可用和可扩展性，无论是自带的Sentinel还是Cluster都要求客户端进行额外的支持，而目前基本上没有合适的客户端能够做这些事情，客户端来做这些事情也并不合适，它会让维护变的跟糟糕。

因此客户端和Redis服务端之间加一层代理成了一种理想的方案，代理屏蔽后端

Redis实现细节想客户端提供Redis服务，可以完美的解决Redis的高可用和扩展性的问题。

很简单，将请求链接到代理服务器上，有Proxy负责将请求转发到后面的Redis服务器实例：

那么问题来了，如果Proxy挂了呢？

所以Proxy需要做集群，前面再加一层负载均衡（LVS）,而其单机也存在故障的风险，所以整一个主备，备机通过KeeAlived来检测主LVS的健康状况，出现故障自动切换过去：

Redis Cluster 的实现方案十分的聪明，它的分区方式采用了虚拟槽分区。

Redis Cluster 首先会预设虚拟槽，每个槽就相当于一个数字，有一定范围，每个槽映射一个数据子集。

Redis Cluster中预设虚拟槽的范围为 0 到 16383

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坐标帝都，白天上班族，晚上是知识的分享者

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